[发明专利]一种基于分布外检测的矿物识别方法与系统在审
| 申请号： | 202310655461.1 | 申请日： | 2023-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN116580307A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 季晓慧;杨阳;杨眉;何明跃;曾姗;王玉柱 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（北京） |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京头头知识产权代理有限公司 11729 | 代理人： | 白芳仿;刘锋 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布外检测的矿物识别方法与系统，所述方法与系统包括卷积神经网络(CNN)和单类支持向量机(OCSVM)，首先固定OCSVM的参数令其输出判别为已知类，使用带有类别标签的矿物图像对CNN训练得到可以识别已知类矿物的CNN，然后固定CNN权重并用已知类矿物图像在此CNN的第2层特征向量训练OCSVM得到已知类矿物所在的高维空间超平面；2步训练完成后系统在识别实际矿物图像时将首先判断其是否在已知类矿物所在的高维空间超平面上，如果不在输出其为未知类，否则输出其为各已知类矿物的概率，本发明解决了现有方法与系统把不属于训练集类别的矿物识别为训练集中类别的误识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分布 检测 矿物 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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